bongdaso dữ liệu

Đặt vấn đề

Trong bối cảnh thị trường cạnh tranh, các doanh nghiệp (DN) muốn tồn tại và phát triển cần phải tạo ra những khác biệt để nâng cao lợi thế cạnh tranh (Barney, 1991). Đổi bongdaso dữ liệu là một trong những yếu tố quan trọng giúp DN gia tăng lợi nhuận, qua đó nâng cao được khả năng cạnh tranh trên thị trường (Schumpeter, 1934).

Bên cạnh đó, đổi bongdaso dữ liệu không chỉ giúp DN tạo ra lợi nhuận trong dài hạn mà còn giúp các quốc gia như Hoa Kỳ, Nhật Bản hay các quốc gia Tây Âu duy trì tốc độ tăng trưởng kinh tế. Điều này được thể hiện thông qua các hoạt động nghiên cứu và phát triển (R&D) trong các DN (Ahmed và Shepherd, 2010). Các DN của Hoa Kỳ, Nhật Bản hay Hàn Quốc… sẵn sàng đầu tư một khoản chi phí khổng lồ để sáng tạo ra những sản phẩm bongdaso dữ liệu, có tính năng vượt trội nhằm thỏa mãn nhu cầu của khách hàng cũng như gia tăng lợi thế trong cuộc đua giành thị phần so với các đối thủ cạnh tranh. Đặc biệt, những DN đổi bongdaso dữ liệu nhiều hơn sẽ có khả năng cạnh tranh tốt hơn so với các DN không đổi bongdaso dữ liệu (Schumpeter, 1934). Do đó, có thể thấy, đổi bongdaso dữ liệu đóng một vai trò then chốt trong các DN ngày nay, đặc biệt là trong kỷ nguyên của cuộc Cách mạng công nghiệp 4.0.

Tuy nhiên, đổi bongdaso dữ liệu hiện nay có rất nhiều định nghĩa cũng như cách đo lường (Lu và cộng sự, 2015). Khái niệm của đổi bongdaso dữ liệu có thể xuất phát từ việc ứng dụng và triển khai tri thức trong DN (Gloet và Terziovski, 2004). Một số học giả còn cho rằng, đổi bongdaso dữ liệu xuất phát từ việc hình thành những ý tưởng bongdaso dữ liệu cũng như sự vận dụng sáng tạo của người lao động trong công việc thực tế tại DN (Lu và cộng sự, 2015). Hay thậm chí, Afuah (2003) còn cho rằng đổi bongdaso dữ liệu liên quan tới việc “phát minh” và “thương mại hóa” những sản phẩm, dịch vụ bongdaso dữ liệu của DN. Bên cạnh đó, một số học giả trên thế giới cho rằng, đổi bongdaso dữ liệu có thể xuất phát từ việc thay đổi toàn diện sản phẩm, dịch vụ hiện có. Một số học giả khác lại cho rằng, đổi bongdaso dữ liệu đôi khi chỉ là việc cải tiến mẫu mã hay thay đổi nguyên vật liệu của sản phẩm, dịch vụ hiện có của DN (Beugelsdijk, 2008).

Dựa trên tổng quan nghiên cứu về đổi bongdaso dữ liệu trên thế giới, bài viết trình bày những hình thức và thang đo đổi bongdaso dữ liệu phổ biến trong các DN hiện nay, qua đó giúp các nhà quản trị DN tại Việt Nam có thể tiến hành đổi bongdaso dữ liệu phù hợp với điều kiện thực tế.

Tổng quan nghiên cứu

Khái niệm đổi bongdaso dữ liệu

Dựa trên tổng quan lý thuyết hiện tại, đổi bongdaso dữ liệu có rất nhiều khái niệm (Gloet và Terziovski, 2004). Đổi bongdaso dữ liệu hay đôi khi còn gọi là sáng tạo. Sáng tạo là kết quả vật chất hoặc tinh thần của hoạt động nhận thức hoặc hành vi thông qua việc các cá nhân sử dụng tất cả các nguồn lực và điều kiện để tạo ra các sản phẩm, dịch vụ, công nghệ bongdaso dữ liệu, có ý nghĩa và giá trị theo một mục đích hoặc một nhiệm vụ nhất định. Theo Lu và cộng sự, 2015, tính bongdaso dữ liệu là tính năng chính và quan trọng nhất của sự đổi bongdaso dữ liệu. Tính bongdaso dữ liệu lạ đảm bảo rằng không có sự tương đồng trong lịch sử cho cả cá nhân và tổ chức. Schumpeter (1934) định nghĩa các hoạt động này là một hình thức đổi bongdaso dữ liệu. Có thể thấy, các hình thức đổi bongdaso dữ liệu của tổ chức, ý tưởng và phương pháp quản lý bongdaso dữ liệu đều thuộc về sự đổi bongdaso dữ liệu.

Bên cạnh đó, đổi bongdaso dữ liệu còn có thể được định nghĩa như một quy trình sáng tạo mà thông qua đó những sản phẩm, dịch vụ hay quy trình sản xuất được phát triển cho một đơn vị kinh doanh (Tushman và Nadler, 1986). Đổi bongdaso dữ liệu thường liên quan đến những tiến bộ triệt để trong sản phẩm hay trong các cấu trúc sản xuất. Tuy nhiên, phần lớn những sự đổi bongdaso dữ liệu thành công đều dựa trên hiệu ứng tích lũy hoặc kết hợp sáng tạo những kỹ thuật, ý tưởng và phương pháp đang có (Arias – Aranda và cộng sự, 2001).

Thông qua việc tổng quan các công trình nghiên cứu, có thể thấy, các học giả trên thế giới đã đưa ra nhiều khái niệm khác nhau về đổi bongdaso dữ liệu. Mỗi định nghĩa, các học giả đều đưa ra các phương pháp đo lường khác nhau để DN có thể vận dụng phù hợp trên thực tế.

Các hình thức và thang đo đổi bongdaso dữ liệu

Thang đo về đổi bongdaso dữ liệu hành vi

Ban đầu, những nghiên cứu về sự đổi bongdaso dữ liệu của DN và người lao động tập trung chủ yếu vào các đặc điểm đa dạng của người lao động. Các học giả trên thế giới có xu hướng khám phá mối quan hệ giữa những đặc điểm này với sự đổi bongdaso dữ liệu. Sau đó, với những nghiên cứu dần trở nên kỹ lưỡng hơn, các học giả bắt đầu nghiên cứu ảnh hưởng của những đặc điểm của DN tới nhân viên. Trong những nghiên cứu tiếp theo, các nhà nghiên cứu thảo luận ảnh hưởng của môi trường DN như là phương pháp hay phong cách quản lý lãnh đạo tới sự đổi bongdaso dữ liệu nhân viên và DN. Tuy nhiên, hầu hết các nghiên cứu tập trung vào hành vi lãnh đạo về đổi bongdaso dữ liệu của nhân viên và của DN.

Lu và cộng sự (2015) lập luận rằng, mọi quá trình đổi bongdaso dữ liệu trong DN đều xuất phát từ những ý tưởng sáng tạo của người lao động và điều khiến cho người lao động có thể đưa ra được những ý tưởng sáng tạo là thay đổi hành vi của họ. Những hành vi đổi bongdaso dữ liệu của người lao động trong công việc có thể giúp họ hình thành, thúc đẩy và vận dụng những phương pháp làm việc bongdaso dữ liệu trong công việc thực tế. Do đó, Lu và cộng sự (2015) định nghĩa, đổi bongdaso dữ liệu hành vi chính là quá trình người lao động trong DN được tự do đưa ra các ý tưởng bongdaso dữ liệu và áp dụng những ý tưởng này vào công việc, giúp nâng cao suất và cải thiện chất lượng của sản phẩm, dịch vụ. Dựa trên các nghiên cứu trước đây, Lu và cộng sự (2015) đã đưa ra thang đo về đổi bongdaso dữ liệu hành vi gồm có 3 yếu tố, đó là: (1) Hình thành ý tưởng bongdaso dữ liệu, (2) thúc đẩy ý tưởng bongdaso dữ liệu và (3) vận dụng ý tưởng bongdaso dữ liệu. Trong đó:

- Hình thành ý tưởng bongdaso dữ liệu: Là quá trình nhân viên có thể tự đưa ra những ý tưởng bongdaso dữ liệu hay đơn giản chỉ là tìm kiếm những giải pháp bongdaso dữ liệu giúp gia tăng hiệu suất và tìm kiếm những giải pháp bongdaso dữ liệu cho những vấn đề lần đầu xuất hiện trong DN (Lu và cộng sự, 2015).

- Thúc đẩy ý tưởng bongdaso dữ liệu: Là quá trình các nhà quản trị trong DN hỗ trợ và khuyến khích người lao động đưa ra những ý tưởng bongdaso dữ liệu để cải tiến các sản phẩm và dịch vụ hiện có trong DN (Lu và cộng sự, 2015).

- Vận dụng ý tưởng bongdaso dữ liệu: Là quá trình nhà quản trị đánh giá những ý tưởng đổi bongdaso dữ liệu của người lao động. Đồng thời, những ý tưởng của người lao động sau khi được đánh giá là đạt hiệu quả sẽ được áp dụng trong toàn bộ DN (Lu và cộng sự, 2015).

Thang đo này được Lu và cộng sự (2015) sử dụng trong nghiên cứu về vai trò của đổi bongdaso dữ liệu trong mối quan hệ giữa hệ thống quản trị nguồn nhân lực và kết quả hoạt động trong 205 DN dịch vụ tại Trung Quốc và cho kết quả rất tốt. Tất cả các chỉ báo đều được dựa trên thang đo Likert từ 1 tới 5, trong đó mức 1 là “rất không đồng ý” và mức 5 là “rất đồng ý”. Thang đo về hình thành ý tưởng bongdaso dữ liệu, thúc đẩy ý tưởng bongdaso dữ liệu và vận dụng ý tưởng bongdaso dữ liệu có hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha lần lượt là 0,737; 0,861 và 0,890. Đồng thời, trong phân tích nhân tố khám phá (EFA), Lu và cộng sự (2015) kết luận rằng, các thang đo này đều có hệ số tải nhân tố của các chỉ báo đều lớn hơn 0,8; đồng thời các hệ số KMO của các nhân tố đều lớn hơn 0,7 nên thang đo có độ tin cậy tốt (Hair và cộng sự, 1998).

Thang đo đổi bongdaso dữ liệu của OECD

Bên cạnh thang đo về đổi bongdaso dữ liệu hành vi, một số học giả khác cũng phân biệt những đổi bongdaso dữ liệu về công nghệ đang bao gồm đổi bongdaso dữ liệu về quá trình và đổi bongdaso dữ liệu về sản xuất và những đổi bongdaso dữ liệu không thuộc về công nghệ bao gồm đổi bongdaso dữ liệu marketing và đổi bongdaso dữ liệu về tổ chức. Nghiên cứu này được phân loại thành 4 loại đổi bongdaso dữ liệu, đó là: (1) Đổi bongdaso dữ liệu sản phẩm, (2) đổi bongdaso dữ liệu quy trình, (3) đổi bongdaso dữ liệu tổ chức và (4) đổi bongdaso dữ liệu marketing đã được trích dẫn từ cuốn Sổ tay Oslo (The Oslo Manual) của Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế (OECD và Eurostat, 2005). Đây có thể coi là định nghĩa đầy đủ và chính xác nhất về đổi bongdaso dữ liệu trong DN của các học giả trên thế giới từ trước cho tới nay. Trong đó:

- Đổi bongdaso dữ liệu sản phẩm: Là việc giới thiệu sản phẩm hay dịch vụ được cải tiến quan trọng liên quan tới đặc điểm hoặc mục đích sử dụng. Điều này bao gồm những cải tiến quan trọng về đặc trưng kỹ thuật, thành phần, vật liệu, phần mềm tích hợp, thân thiện với người dùng hay những đặc điểm khác (Atalay và cộng sự, 2013).

- Đổi bongdaso dữ liệu quy trình: Là việc triển khai những sản phẩm bongdaso dữ liệu hay phương pháp vận chuyển có những cải tiến đáng kể. Điều này bao gồm những thay đổi đáng kể trong công nghệ, thiết bị hay phần mềm. Ví dụ, việc lắp đặt công nghệ sản xuất bongdaso dữ liệu hay công nghệ sản xuất được cải tiến (Atalay và cộng sự, 2013).

- Đổi bongdaso dữ liệu tổ chức: Là việc triển khai một phương pháp tổ chức bongdaso dữ liệu trong những thực tiễn kinh doanh của DN hay những mối quan hệ bên trong hoặc bên ngoài DN. Đổi bongdaso dữ liệu tổ chức có thể hướng tới làm tăng kết quả hoạt động của DN hoặc làm giảm các chi phí hoạt động và chi phí hành chính trong DN đồng thời làm tăng sự hài lòng và năng suất của người lao động. Ví dụ việc triển khai quy trình sản xuất tinh gọn, quản trị chuỗi cung ứng hay quản trị chất lượng. Sự đổi bongdaso dữ liệu của tổ chức có thể hiểu là sự đổi bongdaso dữ liệu hành chính trong các DN (Atalay và cộng sự, 2013).

- Đổi bongdaso dữ liệu marketing: Là việc triển khai phương pháp marketing bongdaso dữ liệu bao gồm những thay đổi quan trọng trong thiết kế hay đóng gói sản xuất, vị trí của sản phẩm, giá hay xúc tiến sản phẩm. Những đổi bongdaso dữ liệu trong marketing thường hướng tới đáp ứng nhu cầu khách hàng tốt hơn, ra mắt một sản phẩm bongdaso dữ liệu, định vị một sản phẩm bongdaso dữ liệu trong thị trường, với mục tiêu gia tăng số lượng hàng bán của DN (Atalay và cộng sự, 2013).

Tất cả các chỉ báo trong Bảng 2 đều sử dụng thang đo Likert từ 1 tới 5, trong đó mức 1 là “rất không đồng ý” và mức 5 là “rất đồng ý”. Thang đo này đã được Atalay và cộng sự (2013) sử dụng trong nghiên cứu về 20 DN trong ngành công nghiệp xe hơi tại thành phố Konya của Thổ Nhĩ Kỳ. Các thang đo về đổi bongdaso dữ liệu sản phẩm, đổi bongdaso dữ liệu quy trình, đổi bongdaso dữ liệu tổ chức và đổi bongdaso dữ liệu marketing trong nghiên cứu của Atalay và cộng sự (2013) đều có độ hệ số Cronbach’s Alpha lần lượt là: 0,80; 0,71; 0,82 và 0,76 0,7 nên có độ tin cậy tương đối tốt (Hair và cộng sự, 1998). Ngoài ra, hệ số tải nhân tố của các chỉ báo trong phân tích nhân tố khám phá (EFA) thấp nhất là 0,55 và cao nhất là 0,90 nên tất cả các chỉ báo đều đảm bảo độ tin cậy. Đồng thời, hệ số KMO của 4 nhân tố là 0,8 nên thang đo đổi bongdaso dữ liệu trong nghiên cứu của Atalay và cộng sự (2013) có độ tin cậy tương đối tốt (Hair và cộng sự, 1998).

Thang đo của OECD (2005) đã được sử dụng trong rất nhiều nghiên cứu trên thế giới và trong nhiều bối cảnh lĩnh vực kinh tế khác nhau nhưng đều cho kết quả tốt. Tuy nhiên, gần đây, OECD và Eurostat đã điều chỉnh lại thang đo đổi bongdaso dữ liệu này. Thay vì với 4 yếu tố như trước đây, thang đo đổi bongdaso dữ liệu của OECD và Eurostat (2018) chỉ còn 2 yếu tố là: (1) Đổi bongdaso dữ liệu sản phẩm và (2) đổi bongdaso dữ liệu quy trình.

Đổi bongdaso dữ liệu khai phá và đổi bongdaso dữ liệu khám phá

Bên cạnh việc đổi bongdaso dữ liệu hành vi hay quá trình đổi bongdaso dữ liệu sản phẩm, đổi bongdaso dữ liệu marketing, đổi bongdaso dữ liệu quy trình và đổi bongdaso dữ liệu tổ chức, một số học giả trên thế giới cho rằng, DN còn tồn tại 2 hình thức đổi bongdaso dữ liệu khác là: (1) Đổi bongdaso dữ liệu khai phá (explotative innovation) và (2) đổi bongdaso dữ liệu khám phá (exploratory innovation).

- Đổi bongdaso dữ liệu khai phá: Là quá trình DN chuyển đổi những sản phẩm, dịch vụ hiện có của DN thành những sản phẩm bongdaso dữ liệu. Việc chuyển đổi này có thể chỉ đơn giản là thay đổi cấu trúc hay nguyên vật liệu mà trước đây chưa sử dụng trong DN (Jansen và cộng sự, 2006).

- Đổi bongdaso dữ liệu khám phá: Là quá trình DN tung ra thị trường một sản phẩm hoàn toàn bongdaso dữ liệu, chưa từng được công bố trước đây bởi các đối thủ cạnh tranh trong cùng ngành (Jansen và cộng sự, 2006).

Thang đo về đổi bongdaso dữ liệu khai phá và đổi bongdaso dữ liệu khám phá của Jansen và cộng sự (2006) đã được Kamasak và Bulutlar (2009) sử dụng để nghiên cứu 246 nhà quản trị cấp trung và cấp cao trong rất nhiều lĩnh vực kinh doanh tại Thổ Nhĩ Kỳ. Tất cả các chỉ báo trong thang đo của Kamasak và Bulutlar (2009) đều sử dụng thang đo Likert từ 1 tới 5, trong mức 1 là “rất không đồng ý” và mức 5 là “rất đồng ý”. Trong đó, độ tin cậy của thang đo theo hệ số Cronbach’s Alpha của đổi bongdaso dữ liệu khai phá là 0,83 và đổi bongdaso dữ liệu khám phá là 0,90; đồng thời tất cả các hệ số tải nhân tố (factor loading) của các chỉ báo đều lớn hơn 0,5. Ngoài ra, hệ số KMO của thang đo trong phân tích nhân tố khám phá (EFA) là 0,86 nên thang đo đổi bongdaso dữ liệu khai phá và đổi bongdaso dữ liệu khám phá của Jansen và cộng sự (2006) có độ tin cậy tương đối cao.

Tỷ suất chi phí đầu tư nghiên cứu và phát triển trên tổng tài sản

Bên cạnh các thang đo sơ cấp trong các nghiên cứu của Lu & cộng sự (2015); Jansen và cộng sự (2006), Rothenberg và cộng sự (2015) đã sử dụng một chỉ tiêu định lượng về tài chính để làm thang đo cho quá trình đổi bongdaso dữ liệu dựa trên các dữ liệu thứ cấp trong DN. Với việc tính tỷ số giữa chi phí đầu tư nghiên cứu và phát triển (R&D investment) trên tổng tài sản, Rothenberg và cộng sự (2015) đã phát triển một thang đo hoàn toàn khác biệt so với các thang đo đổi bongdaso dữ liệu trước đây. Rothenberg và cộng sự (2015) kết luận rằng, DN càng đổi bongdaso dữ liệu thì kết quả hoạt động trách nhiệm xã hội của DN càng tốt. Do đó, nghiên cứu của Rothenberg và cộng sự (2015) cũng mở ra một hướng nghiên cứu bongdaso dữ liệu về đổi bongdaso dữ liệu trong DN khi sử dụng các chỉ tiêu tài chính để đánh giá tốc độ đổi bongdaso dữ liệu.

Kết luận nghiên cứu

Đổi bongdaso dữ liệu đóng một vai trò then chốt và là yếu tố quan trọng để thúc đẩy nền kinh tế. Đồng thời, nhiều nghiên cứu cho thấy, DN càng đổi bongdaso dữ liệu thì càng đạt được những kết quả hoạt động tốt hơn (Atalay và cộng sự, 2013; Lu và cộng sự, 2015). Do đó, các DN Việt Nam cần phải tăng cường các hoạt động đổi bongdaso dữ liệu. Tuy nhiên, không phải hình thức đổi bongdaso dữ liệu nào cũng giống nhau nên các nhà quản trị cần phải lựa chọn hình thức cũng như thang đo đổi bongdaso dữ liệu phù hợp với đặc điểm kinh doanh của DN.

Thứ nhất, nếu DN cần đánh giá quá trình đổi bongdaso dữ liệu từ sự thay đổi hành vi của người lao động thì DN cần lựa chọn thang đo đổi bongdaso dữ liệu hành vi của Lu và cộng sự (2015). Thang đo này sẽ giúp DN có những đánh giá chính xác nhất về quá trình hình thành ý tưởng bongdaso dữ liệu, thúc đẩy ý tưởng bongdaso dữ liệu và vận dụng ý tưởng bongdaso dữ liệu trong DN.

Thứ hai, đối với các DN có quy mô lớn hoặc các DN vừa tiến hành thay đổi cơ cấu của tổ chức thì DN có thể lựa chọn thang đo về đổi bongdaso dữ liệu sản phẩm, đổi bongdaso dữ liệu quy trình, đổi bongdaso dữ liệu tổ chức và đổi bongdaso dữ liệu marketing. Thang đo này sẽ giúp DN đánh giá toàn diện quá trình đổi bongdaso dữ liệu từ việc thay đổi sản phẩm, thay đổi thiết kế, thay đổi dây chuyền sản xuất, thủ tục hành chính cũng như phương thức bán hàng và phân phối sản phẩm.

Thứ ba, đối với các DN muốn tiến hành đánh giá hiệu quả giữa việc cải tiến sản phẩm hoặc cho ra mắt một sản phẩm hoàn toàn bongdaso dữ liệu thì DN có thể lựa chọn thang đo về đổi bongdaso dữ liệu khai phá và đổi bongdaso dữ liệu khám phá của Jansen và cộng sự (2006). Thang đo này cho phép DN so sánh hiệu quả của đổi bongdaso dữ liệu khai phá và đổi bongdaso dữ liệu khám phá tới kết quả hoạt động của DN.

Thứ tư, đối với các DN đã có các dữ liệu thứ cấp để đo lường các hoạt động đổi bongdaso dữ liệu thì có thể sử dụng tỷ suất chi phí đầu tư cho nghiên cứu và phát triển trên tổng tài sản. Tuy nhiên, để xác định chính xác tỷ suất này đòi hỏi DN cần có một quá trình ghi chép tỉ mỉ và chi tiết toàn bộ các khoản chi phí đầu tư cho quá trình đổi bongdaso dữ liệu trong DN. Các chi phí đầu tư cho đổi bongdaso dữ liệu có thể kể đến như thay đổi thiết kế sản phẩm, nhà xưởng, máy móc, hay chi phí đào tạo và phát triển đội ngũ nguồn nhân lực...

Các nghiên cứu trên thế giới hiện nay tồn tại rất nhiều hình thức và thang đo đổi bongdaso dữ liệu. Chính vì vậy, một nhà quản trị giỏi sẽ căn cứ vào điều kiện thực tế của DN mình để có thể lựa chọn được những thang đo phù hợp nhằm đánh giá chính xác quá trình đổi bongdaso dữ liệu. Từ đó, dựa trên các kết quả khảo sát, các nhà quản trị có thể xây dựng một chiến lược toàn diện để đổi bongdaso dữ liệu DN.

Tài liệu tham khảo:

1. 1. Afuah, A. (2003), Quản trị quá trình đổi bongdaso dữ liệu và sáng tạo, NXB Đại học Kinh tế Quốc dân;
2. 2. OECD and Eurostat (2005), Oslo Manual-Third Edition: Guidelines for Collecting and Interpreting Innovation Data, Paris;
3. 3. OECD and Eurostat (2018), Oslo Manual-Fourd Edition: Guidelines for Collecting, Reproting and Using Data on Innovation, Paris.
4. 4. Ahmed, P.K. & Shepherd C.D. (2010), Innovation management: context, strategies, systems and processes, Pearson Education Limited, Harlow;
5. 5. Arias-Aranda, D., Minguela-Rata, B., & RodrõÂguez-Duarte, A. (2001), ‘Innovation and firm size: an empirical study for Spanish engineering consulting companies’, European Journal of Innovation Management, 4 (3), 133-141;
6. 6. Atalay, M., Anafarta, N., & Sarvan, F. (2013), ‘The relationship between innovation and firm performance: An empirical evidence from Turkish automotive supplier industry’, 2nd International Conference on Leadership, Technology and Innovation Management, Procedia - Social and Behavioral Sciences, 75, 226-235;
7. 7. Barney, J.B (1991), ‘Firm Resources and Sustained Competitive Advantage’, Journal of Management, 17 (1), 99-120;
8. 8. Beugelsdijk, S. (2008), ‘Strategic Human Resource Practices and Product Innovation’, Organization Studies, 29 (6), 821-847;
9. 9. Gloet, M., & Terziovski, M. (2004), ‘Exploring the relationship between knowledge management practices and innovation performance’, Journal of Manufacturing Technology Management, 15 (5), 402-409;
10. 10. Hair, Jr. J. F., Anderson, R. E., Tatham, R. L., & Black, W. C. (1998), Multivariate Data Analysis, 5th ed, Upper Saddle River Prentice-Hall;
11. 11. Jansen, J.J., Van Den Bosch, F.A. & Volberda, H.W. (2006), ‘Exploratory ınnovation, exploitative ınnovation, and performance: effects of organizational antecedents and environmental moderators’, Management Science, 52 (11), 1661-74;
12. 12. Kamasak, R. & Bulutlar, F. (2009), ‘The influence of knowledge sharing on innovation’, European Business Review, 22 (3), 306-317.

* ThS. Nguyễn Chí Long, Chủ tịch HĐTV Công ty TNHH Linkson Việt Nam

** Bài đăng trên Tạp chí Tài chính số kỳ 2 tháng 10/2021.